Mis on andmekaevandus?

The andmete kaevandamine või tuntud ka kui andmete kaevandamine, on protsess, mis eraldab olulisest teabest olulistest andmebaasidest, see teave määrab ettevõtte efektiivsuse trendide ja tegurite kaudu, et kasutaja saaks lahendada kõik ettevõtte raskused konkurentsieeliste loomisel.

Selle protsessi tööriistu saab kasutada uusi vaatenurki ja ettevõtte võimalikud tulevased olukorrad, mis on proaktiivses otsustamises väga oluline.

The andmekaevandamise tehnikad Nad püüavad automaatselt avastada kogu teabe sisu, mis on korrapäraselt olulistes andmebaasides salvestatud.

Nende tehnikate eesmärk on avastada profiile, suundumusi ja mustreid andmete analüüsi kaudu tehnoloogia abil, mis tunneb ära võrgud, loogika, mustrid ja muud arenenud analüüsimeetodid.

Andmekaevandamise peamised etapid

Ehkki seda tüüpi protsessides võivad kõik juhtumid erineda eelmisest, on kõigi menetluste põhietapid järgmised:

Probleemide või eesmärkide kindlaksmääramine

Kõik seda tüüpi protsessidega projektid saavad alguse kommertsprobleemi teadmisest. Aastal asjatundjad andmete kaevandamineDomeenides ja ettevõtetes tehakse pühendumusega koostööd, et teha kindlaks projektide nõuded ja eesmärgid, mis neid visuaalselt visualiseerivad.

Projekti eesmärk määratleb probleemi, mistõttu pole selles etapis seda tüüpi andmetöötluse tööriistu vaja.

Andmete otsing

Domeenieksperdid teavad, et metaandmed põhinevad andmete kogumisel, kirjeldamisel ja otsimisel, nii nagu nad saavad määrata ka andmeprobleeme. Selles mõttes on väga oluline, et ärieksperdid ja andmekaevanduse magistrikraadid vahetaksid probleemi määratlust.

Andmete otsingu etapis kasutatakse otsingu teostamiseks statistilise analüüsi tööriistu.

Andmete korraldamine

Domeenieksperdid kujundavad modelleerimisprotsessi läbiviimiseks andmemudeli. Nad saavad andmeid koguda ja vormindada, kuna on olemas kaevandamisfunktsioonid, mis aktsepteerivad andmeid ainult kindlates vormingutes.

Selle etapi käigus muudetakse andmeid mitu korda. Modelleerimisvahendi andmete korraldus valitakse kirjete, tabelite ja atribuutide kaudu. Mäeeksperdid teevad valiku ja rakendavad teatud andmete kogumisel sama probleemi jaoks erinevaid funktsioone.

Modelleerimine

Selles etapis koos hindamisega saab neid mõõtmistes muudatuste tegemiseks mitu korda korrata kuni efektiivsete väärtuste saavutamiseni on selle etapi lõpus mudel kvaliteeti.

Hindamine

Eksperdid koos meister andmekaevanduses teostada mudeli hindamisi. Juhul, kui mudel ei vasta ootustele, on vaja naasta modelleerimisfaasi ja peate ümber kujundama, muutes parameetreid, kuni paremad on saavutatud väärtused. Kui need on mudelile kohandatud, saab ettevõttelt selgitusi.

Protsess

Lõpuks kasutavad nad kõiki tulemusi, eksportides neid erinevatesse andmebaasidesse või mis tahes muud tüüpi rakendustesse.

Andmekaevandamise tehnikad

Seda tüüpi protsess põhineb erinevatel tehnikatel, need on:

• Induktsioonireegel: Viitab reeglite kogumi tuletamisele, mis võib probleemi kindlaks määrata. Need reeglid on täiesti sõltumatud ja on tavaliselt sarnased otsustuspuudega, kuid need ei pea olema selle osa.
• Grupeerimine: See on tehnikatüüp, mis püüab leida seoseid objektiivse muutuja ja kirjeldava muutuja vahel, millel puudub seos.
• Kunstlikud närvivõrgud: Koosneb inimese neuronite käitumisest, mis näitab, et need põhinevad mitmel üksused ja tehis neuronid, mis on üksteisega seotud, et levitada erinevaid märke.
• Hierarhiline algoritm: See on tehnika, mis püüab luua teatud rühmade hierarhia. Seda tüüpi rühmituste jaoks kasutatavad strateegiad määratakse alt üles või ülalt alla.

Andmekaevandamise eelised

Andmekaevandamise kaudu läbi viidud andmeanalüüs võib ettevõtteid kasutavatele ettevõtetele tuua suuri eeliseid nende arengu parandamiseks meelitada ja hoida oma kliente, kes võimaldavad klientide arvu suurendada müük. Selle kõige olulisemate eeliste hulka kuuluvad:

• Sellel on võime andmebaasianalüüsi läbi viia suurte andmemahtude kaudu.
• See aitab kliente leida ja ka hoida.
• Enne mis tahes mudeli kasutamist saab neid läbi erinevate statistiliste andmete kontrollida, et kontrollida saadud prognooside kehtivust.
• Mustrite tuvastamine võimaldab ettevõttel kujundada turul pakutavaid paremaid lahendusi kas innovaatiliste toodete loomisega või olemasolevate täiustamisega.
• See võimaldab saada ootamatut teavet, kuna see töötab erinevate kombinatsioonide käivitamise tõttu algoritmidega.
• See annab ettevõtetele võimaluse pakkuda oma klientidele vajalikke tooteid või teenuseid.
• Koos madalamate kuludega võivad konverteerimismäärad märkimisväärselt tõusta tänu pakkumiste kindlale kohandamisele, mille tulemuseks on optimaalne investeeringutasuvus.
• Tulemusi on lihtne tõlgendada ja need ei vaja suuri arvutioskusi.

The andmete kaevandamine Seda esitletakse kui tehnoloogilist protsessi, mis tuleneb erinevatest eelistest, ühelt poolt tuleneb see teadlaste ja inimeste vahelistest suhetest seotud ärisüsteemiga ja teiselt poolt võimaldab see ettevõttes säästa suuri rahasummasid ja aitab luua uusi võimalusi äri.

Pole kahtlust, et seda tüüpi tehnoloogiaga töö tegemine nõuab rida üksikasju, kuna otsuste tegemine on seotud lõpptoodanguga.